基于深度強化學(xué)習(xí)的邊云協(xié)同任務(wù)卸載策略

摘要： 為降低應(yīng)用程序執(zhí)行的時延和能耗，針對移動邊緣計算環(huán)境，提出一種邊云協(xié)同場景下基于深度強化學(xué)習(xí)的任務(wù)卸載策略。通過建立邊云協(xié)同架構(gòu)下的網(wǎng)絡(luò)模型、通信模型及計算模型，以最小化時延和能耗為系統(tǒng)目標，設(shè)計基于深度強化學(xué)習(xí)的DQN卸載策略，將每個用戶產(chǎn)生的任務(wù)獨立高效地放置在本地、服務(wù)器或者云端進行計算，并將計算結(jié)果與其它方法進行比較。實驗結(jié)果表明，相較其它基線算法，該方法能更有效減少任...